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홍콩이공대, 암 진단 신뢰성 높이는 AI 프레임워크 'TRUECAM' 개발
홍콩이공대 연구팀이 병리 영상 AI의 불확실성을 평가해 의사 재검토를 유도하는 신뢰 가능 AI 프레임워크 TRUECAM을 개발했다.
홍콩이공대학교(理工大學) 연구팀이 병리 영상 분석에 특화된 신뢰 가능 인공지능(AI) 프레임워크 TRUECAM을 개발했다. 진단 결과의 불확실성을 평가하고, 신뢰도가 낮을 경우 의사의 재검토를 자동으로 요청하는 기능을 갖춰 고위험 의료 현장에서 AI 진단의 안전성을 높일 것으로 기대된다.
불확실성 자동 감지해 의사 재검토 유도
이공대 산업 및 시스템공학과 장샤오거 조교수 연구팀이 개발한 TRUECAM은 전체 슬라이드 영상(WSI) 분석에 활용되며, 비소세포폐암의 아형을 분류하는 데 적용됐다. 프레임워크는 AI가 진단 결과를 얼마나 확실하게 파악했는지 평가하고, 결과의 불확실성이 크거나 입력 데이터가 모델 적용 범위를 벗어날 경우 시스템이 능동적으로 의료진에게 확인을 요청한다.
폐암 병리 바이오마커와 높은 일치도
연구팀에 따르면 TRUECAM은 폐암 병리 슬라이드에서 핵심 진단 정보를 유지하면서도 분석 결과가 병리학적 생체표지자(바이오마커)와 높은 일치도를 보였다. 이는 AI 모델이 임상에서 신뢰할 수 있는 보조 도구로 기능할 가능성을 뒷받침한다.
국제 학술지 게재, 다수 기관 지원
해당 연구는 국제 학술지 네이처 바이오메디컬 엔지니어링에 게재됐으며, 중국 국가자연과학기금위원회와 홍콩 연구지원국(RGC), 선전시 과학기술계획의 지원을 받았다. AI 진단 모델이 의료 현장에 본격 도입되려면 결과의 신뢰성과 불확실성을 투명하게 제시하는 장치가 필수적이라는 점에서, 이번 연구는 병리 AI의 임상 적용 확대에 기여할 것으로 보인다.
*출처: 香港文匯報 (2026-08-18)*
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